pandas.DataFrame.ge

DataFrame.ge(other, axis='columns', level=None)

对DataFrame和其他值进行大于或等于比较，逐元素进行（二元运算符 ge）。

在灵活的包装器（eq、ne、le、lt、ge、gt）中用于比较运算符。

等同于 ==、!=、<=、<、>=、>，支持选择轴（行或列）和级别进行比较。

Parameters:

other标量、序列、Series 或 DataFrame

任何单个或多个元素的`数据结构`，或类列表对象。

axis{0 或 ‘index’，1 或 ‘columns’}，默认为 ‘columns’

是按索引（0 或 ‘index’）还是按列（1 或 ‘columns’）进行比较。

levelint 或 label

跨级别广播，匹配 MultiIndex 级别上的索引值。

Returns:

布尔值的 DataFrame

比较的结果。

参见

DataFrame.eq

逐元素比较 DataFrame 是否相等。

DataFrame.ne

逐元素比较 DataFrame 是否不相等。

DataFrame.le

逐元素比较 DataFrame 是否小于或等于。

DataFrame.lt

逐元素比较 DataFrame 是否严格小于。

DataFrame.ge

逐元素比较 DataFrame 是否大于或等于。

DataFrame.gt

逐元素比较 DataFrame 是否严格大于。

Notes

不匹配的索引将被联合在一起。NaN 值被视为不同（即 NaN != NaN）。

Examples

>>> df = pd.DataFrame({'cost': [250, 150, 100],
...                    'revenue': [100, 250, 300]},
...                   index=['A', 'B', 'C'])
>>> df
   cost  revenue
A   250      100
B   150      250
C   100      300

与标量进行比较，使用运算符或方法：

>>> df == 100
    cost  revenue
A  False     True
B  False    False
C   True    False

>>> df.eq(100)
    cost  revenue
A  False     True
B  False    False
C   True    False

当 other 是 Series 时，DataFrame 的列与 other 的索引对齐并进行广播：

>>> df != pd.Series([100, 250], index=["cost", "revenue"])
    cost  revenue
A   True     True
B   True    False
C  False     True

使用该方法控制广播轴：

>>> df.ne(pd.Series([100, 300], index=["A", "D"]), axis='index')
   cost  revenue
A  True    False
B  True     True
C  True     True
D  True     True

当与任意序列进行比较时，列的数量必须与 other 中的元素数量匹配：

>>> df == [250, 100]
    cost  revenue
A   True     True
B  False    False
C  False    False

使用该方法控制轴：

>>> df.eq([250, 250, 100], axis='index')
    cost  revenue
A   True    False
B  False     True
C   True    False

与不同形状的 DataFrame 进行比较。

>>> other = pd.DataFrame({'revenue': [300, 250, 100, 150]},
...                      index=['A', 'B', 'C', 'D'])
>>> other
   revenue
A      300
B      250
C      100
D      150

>>> df.gt(other)
    cost  revenue
A  False    False
B  False    False
C  False     True
D  False    False

按级别与 MultiIndex 进行比较。

>>> df_multindex = pd.DataFrame({'cost': [250, 150, 100, 150, 300, 220],
...                              'revenue': [100, 250, 300, 200, 175, 225]},
...                             index=[['Q1', 'Q1', 'Q1', 'Q2', 'Q2', 'Q2'],
...                                    ['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C']])
>>> df_multindex
      cost  revenue
Q1 A   250      100
   B   150      250
   C   100      300
Q2 A   150      200
   B   300      175
   C   220      225

>>> df.le(df_multindex, level=1)
       cost  revenue
Q1 A   True     True
   B   True     True
   C   True     True
Q2 A  False     True
   B   True    False
   C   True    False